工具类

yt-dlp——强大的视频下载工具

项目Git地址：yt-dlp/yt-dlp: A feature-rich command-line audio/video downloader

提取这个地址的视频：https://www.bilibili.com/BV1j6DYYpExQ

-o '~/%(title)s.%(ext)s'表示将视频文件放到用户桌面，文件名是视频名称

yt-dlp --cookies cookies.txt -o '~/Desktop/%(title)s.%(ext)s' 'https://www.bilibili.com/BV1j6DYYpExQ'

使用git时，去除".idea"、“.vscode”文件夹中的文件

git rm --cached -r ..idea\

EasyConnect

代理服务器：https://sslvpn.zjut.edu.cn/

用户名：学号

密码：密码

手动给视频超分辨率

1. 用ffmpeg截取帧

   ffmpeg -i .\tmp.mp4 -qscale:v 1 -qmin 1 -qmax 1 -vsync 0 .\tmp_in_1440\frame%08d.jpg

2. 用超分工具超分，我常用的是cugan和esrgan

   .\realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i tmp_in_1080 -o tmp_out_1080 -n realesr-animevideov3 -s 2 -f jpg

3. 用ffmpeg合并帧

   ffmpeg -i .\tmp_out_1080\frame%08d.jpg -i .\1080.mp4 -map 0:v:0 -map 1:a:0 -c:a copy -c:v libx264 -r 24 -pix_fmt yuv420p output_w_audio.mp4

舜宇贝尔

公司网络

WiFi名：Sunny-Guest
密码：1234567890

网络认证用户名：sunnybaer
密码：1234567890

个人账号

zexiao.huang@sunny-baer.com
密码dddd
abc123!
Sunnybaer111!

连接服务器

ssh text@10.0.0.93
abcd123!

数据库

10.0.0.93:3306
root
m5Jwk.JR*Uxpbt^9f8jp

后端项目维护脚本（参考）

git pull

mvn clean package -Ptest

nohup java -Xmx3g -Xms3g -XX:+UseG1GC -jar /var/www/wms-pro/target/wms-1.0.jar > /dev/null 2>&1 &

ps -ef | grep java | grep wms | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -15

baer-tools在线工具箱

前端仓库：http://10.0.0.177/informatization/front/bear-tools-web

后端仓库：http://10.0.0.177/informatization/backend/baer-tools

上线页面：http://10.0.0.93:3000/#/

精工仓库管理系统

前端仓库：http://10.0.0.177/informatization/front/wms-pro-web

后端仓库：http://10.0.0.177/informatization/backend/wms-pro

上线页面：http://10.0.0.93:9528

用户：shenzhuo

密码：acbd@1234

精工生产日计划看板大屏

前台前端仓库：http://10.0.0.177/informatization/front/production-web

后台前端仓库：http://10.0.0.177/informatization/front/production

服务端仓库：http://10.0.0.177/informatization/backend/manufacturing_systems

前台页面：http://10.0.0.93:9528

后台页面：http://10.0.0.49:3142/dashboard/index

用户：admin

密码：111111

培训管理系统

前端仓库：http://10.0.0.177/informatization/front/tms-web

后端仓库：http://10.0.0.177/informatization/backend/train-system

用户页面：http://10.0.0.49:8065/frontDeskindex/homePage

后台页面：http://10.0.0.49:8065/index

用户：test01

密码：Aa@000000

延锋座椅数字化管理系统

前端仓库：http://10.0.0.177/informatization/front/yanfeng-admin

后端仓库：http://10.0.0.177/informatization/backend/data-agv-yanfeng

上线页面：http://10.0.0.93:9000/

用户：admin

密码：acbd@1234

（undo）一站式采销平台

前端仓库：http://10.0.0.177/informatization/front/market-platform

后端仓库：http://10.0.0.177/informatization/backend/market-platform-server

AI调研相关

API key

sk-cd1266cc951d4d7fbfee56f42b4d3d35

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-cd1266cc951d4d7fbfee56f42b4d3d35" \
  -d '{
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
          {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
          {"role": "user", "content": "Hello!"}
        ],
        "stream": false
      }'

百炼key

sk-9fe2e1b0fd60405393c4195a0761044f

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-9fe2e1b0fd60405393c4195a0761044f" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "deepseek-r1-distill-qwen-7b",
    "messages": [
        {
            "role": "user", 
            "content": "9.9和9.11谁大"
        }
    ]
}'

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions' \
--header "Authorization: Bearer sk-9fe2e1b0fd60405393c4195a0761044f" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
   "model": "qwen-plus",
   "messages": [
       {
           "role": "system",
           "content": "You are a helpful assistant."
       },
       {
           "role": "user",
           "content": "用萝卜、土豆、茄子做饭，给我个菜谱"
       }
   ]
}'

ollama run deepseek-r1:1.5b

ollama run lrs33/bce-embedding-base_v1

这些环境变量提供了对 Ollama 服务器的各种配置选项，可以帮助优化性能、调试和管理模型加载等任务。

• OLLAMA_DEBUG：显示额外的调试信息（例如，设置 OLLAMA_DEBUG=1）。
• OLLAMA_HOST：设置 Ollama 服务器的 IP 地址（默认是 127.0.0.1:11434）。
• OLLAMA_KEEP_ALIVE：模型在内存中保持加载的时长（默认是 "5m"）。
• OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：每个 GPU 上加载的最大模型数量。
• OLLAMA_MAX_QUEUE：请求队列的最大数量。
• OLLAMA_MODELS：模型目录的路径。
• OLLAMA_NUM_PARALLEL：允许的最大并行请求数量。
• OLLAMA_NOPRUNE：启动时不修剪模型的二进制数据。
• OLLAMA_ORIGINS：允许的来源列表，使用逗号分隔。
• OLLAMA_SCHED_SPREAD：始终将模型调度到所有 GPU 上。
• OLLAMA_FLASH_ATTENTION：启用闪电注意力（Flash Attention）。
• OLLAMA_KV_CACHE_TYPE：K/V 缓存的量化类型（默认是 f16）。
• OLLAMA_LLM_LIBRARY：设置 LLM 库，以绕过自动检测。
• OLLAMA_GPU_OVERHEAD：每个 GPU 保留的 VRAM（显存）部分（以字节为单位）。
• OLLAMA_LOAD_TIMEOUT：在放弃加载模型之前，允许的最大加载停滞时间（默认是 "5m"）。

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"deepseek-r1:1.5b","prompt":"写一首关于秋天的诗","max_tokens":50}'

ollama serve OLLAMA_MODELS="C:\Users\15203\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai\library\deepseek-r1"

curl -X POST http://localhost:11435/v1/execute -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "lrs33/bce-embedding-base_v1:latest","input": "这是一段需要生成嵌入的文本"}'